0 값에 대한 가중 평균을 계산하는 방법

좋아, 내가 당신을 올바르게 이해한다면 다음과 같이 말하는 것입니다.

(complete/total) * weight = weighted_average

total_deliverable_value를 제공하기 위해 합산되는 여러 가중 평균 중 하나입니다.

이 알고리즘이 데이터 문제로 인해 weighted_average에 대해 0 %를 출력하는 경우가 있습니다. 이것은 total_deliverable_value를 잘못 낮추는 것입니다.

옵션 :

1. 누락 된 데이터에 대해 가정 된 값 추가 (기록 된 사실이 아닌 가정 된 것으로 명확하게 표시)
2. 누락 된 데이터에 대한 표준 가중치가 있습니다. 예를 들어 모든 누락 된 데이터는 20 %
3. 누락 된 데이터 소싱
4. total_deliverable_value를 계산하는 방법을 변경합니다.

대신에:

total_deliverable_value = sum(weighted_average::weighted_average)

다음과 같이 사용하십시오.

total_deliverable_value = sum(weighted_average::weighted_average) / count_of_data_values

여기서 count_of_data_values는 보유한 비결 측 데이터 값의 수입니다.

댓글에 따라 업데이트 됨

모든 계산에 대한 공식을 변경해야합니다. 따라서 weighted_average = 0.2 (20 %) 인 5x weighted_averages와 같은 100 %의 현재 '완벽한'시나리오를 선택합니다.

원래 계산은 다음과 같습니다.

a) 0.2+0.2+0.2+0.2+0.2 = 1 (100%) 
b) 0.2+NA+0.2+0.2+0.2 = 0.8 (80%)

이것은 a가 b만큼 좋지 않다는 것을 나타내지 만 (누락 된 데이터가 그것이 사실인지 여부를 논하지 말자) 실제로 거의 동일한 것으로 간주되어야 함을 보여주고 싶습니다.

새로운 계산은 다음을 제공합니다.

a) 1/5 => 0.2 (20%) 
b) 0.8/4 => 0.2 (20%)

따라서 둘 다 동일한 total_deliverable_value입니다. 이러한 백업을 100 %까지 확장하려는 경우. 이 작업을 수행:

total_deliverable_value = (sum(weighted_average::weighted_average) / count_of_data_values) * count_of_expect_values

이제 우리는 다음과 같이 보입니다.

a) ((0.2+0.2+0.2+0.2+0.2)/5)*5 = 1 (100%) 
b) ((0.2+NA+0.2+0.2+0.2)/4)*5 = 1 (100%)

업데이트 : 일관성없는 최대 weighted_averages 처리

위의 모든 것은 모든 개별 weighted_averages가 일관된 최대 값이라고 가정하기 때문에 작동합니다. 5 개 값에 대해 최대 0.2 :

[0.2, 0.1, 0.18, 0.08, 0.05]  ==>  61%

따라서 우리는 몇 개의 데이터 포인트를 잃어 버려도 total_deliverable_value를 비교할 수있는 계산을 할 수 있습니다.

[0.2, 0.1, NA, NA, 0.05]   ==>   58%

그러나 최대 값이 일치하지 않는 경우 (예 : 첫 번째 weight_average 최대 값이 0.5) 결과에서 중단이 발생합니다.

[0.4, 0.09, NA, NA, 0.15]   ==>  106%

100 %가 Max total_deliverable_value를 벗어나야합니다. 이것에 대한 간단한 해결책이 있습니다. 수식에서 weighted_average_max 값을 사용합니다. 우리는 더 이상 가치의 40 %를 누락하지 않고 20 %를 누락했습니다.

[0.4 (max 0.5), 0.09 (max 0.1), NA (max 0.1), NA (max 0.1), 0.15 (max 0.2)] ==> 80% 

모든 데이터 포인트와 유사한 것과 비교 :

[0.4, 0.09, 0.05, 0.03, 0.15] ==> 72%

이것은 새로운 공식 :

total_deliverable_value = (sum(weighted_average::weighted_average) / portion_of_max_values_existing) * total_of_max_values